图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。第三，技术驱动，任何行业的发展都离不开技术的支持，机器视觉行业同样如此，随着软件算法的不断成熟机器视觉行业的从业人员不断增加，迎来了使用成本的不断下降，必然会促成机器视觉行业的大发展。
变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。
边缘锐化
图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。
人力成本的不断提升，促使机器视觉产业进一步发展。近年来，各地低工资标准的不断提高，使人工和管理成本成为制造型企业大的成本支出。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉，取代人工来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提率并降低成本，从而实现生产效率的较大化。纵观行业发展，机器视觉检测技术的应用，不断的改良生产模式，彰显价值体系，使得印刷包装检测、电子制造、自动化生产等行业朝着更智能、更快速的方向发展。
近年来，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。同时，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。而制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增加，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速发展产品功能创新，以满足用户个性化需求。针对不同的测量需求，我们会给客户推荐不同型号的机型，在保证实用的前提下做到质优价廉。
包装不再是全自动化进程的痛点
面对一直没有实现自动化的月饼包装环节，对食品生产质量有着严苛要求的利口福食品和对产品追求的李群自动化一拍即合，决定一起携手，借助更加柔性化的机器人解决方案，攻克月饼生产自动化进程的***后一个环节---包装！
整条机器人月饼包装线包含5个工作站，17个工艺段，每小时上千盒的产能，全程只需4人监管，这些都是机器人月饼包装线的惊人数据。由李群自动化自主研发的2台Apollo机器人，6台Artemis机器人组合而成的包装线，通过多机器人协同合作，同时在传送带跟踪管理和视觉系统的双重配合下，可以实现月饼分拣、月饼盒调整、月饼装盒、刀叉装盒、月饼合盖、装箱封箱等多项工艺，并实现包装的标准化。缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用***的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。整条包装线采用的机器人具备操作简单、安全、稳定、准确和可连续工作的特性，让月饼包装突破了常规的人工和时间局限，全力推动包装工序的快速进行。
食品行业自动化进程的***后一个包装环节的创新，让食品行业对品质要求更加严格标准，并达到高度的一致。
